JavaScript 数据结构与算法 之 排序算法

简介: JavaScript 数据结构与算法 之 排序算法

排序算法

冒泡排序

function bubbleSort(array, compareFn = defaultCompare) {
  const { length } = array;
  for (let i = 0; i < length; i++) {
    for( let j = 0; j < length - 1; j++) {
      if (compareFn(array[j], array[j + 1]) === Compare.BIGGER_THAN) {
        swap(array, j, j + 1);
      }
    }
  }
  return array;
}
function swap(array, a, b) {
  [array[a], array[b]] = [array[b], array[a]];
}

优化,从内循环中减去外循环中已跑过的轮数

function modifiedBubbleSort(array, compareFn = defaultCompare) {
  const { length } = array;
  for (let i = 0; i < array.length; i++) {
    for (let j = 0; j < array.length - 1 - i; j++) {
      if (compareFn(array[j], array[j + 1]) === Compare.BIGGER_THAN) {
        swap(array, j, j + 1);
      }
    }
  }
  return array;
}

优化,设置标志性变量 pos,隐喻记录每趟排序中最后一次进行交换的位置,由于 pos 位置之后的记录均已狡猾到位,所以下一趟排序时,只要扫描到 pos 位置即可

function bubbleSort2(array, compareFn = defaultCompare) {
  let i = array.length - 1; // 初始时,最后位置保持不变
  while (i > 0) {
    let pos = 0; // 每趟开始时,无交换记录
    for (let j = 0; j < i; j++) {
      if (compareFn(array[j], array[j + 1]) === Compare.BIGGER_THAN) {
        pos = j; // 记录交换的位置
        swap(array, j, j + 1);
      }
    }
    i = pos; // 为下一趟排序做准备
  }
  return array;
}

优化,传统冒泡排序中每一趟排序操作只能找到一个最大值或最小值,我们考虑利用在每趟排序中进行正向和反向两遍冒泡的方法一次可以得到两个最终值,从而使排序趟数几乎少了一半。

function bubbleSort3(array, compareFn = defaultCompare) {
  let low = 0;
  let high = array.length - 1;
  let tmp, j;
  while (low < high) {
    for (j = low; j < high; ++j) { // 正向冒泡找到最大者
      if (compareFn(array[j], array[j + 1]) === Compare.BIGGER_THAN) {
        swap(array, j, j + 1);
      }
    }
    --high; // 修改 high 值,前移一位
    for (j = high; j > low; --j) { // 反向冒泡,找到最小者
      if (compareFn(array[j], array[j - 1]) === Compare.LESS_THAN) {
        swap(array, j, j - 1);
      }
    }
    --low;
  }
  return array;
}

选择排序

找到数据结构的最小值并将其放置在第一位,接着找到第二小的并将其放置在第二位,以此类推

function selectionSort(array, compareFn = defaultCompare) {
  const { length } = array;
  let indexMin;
  for (let i = 0; i < length - 1; i++) {
    indexMin = i;
    for (let j = i; j < length; j++) {
      if (compareFn(array[indexMin], array[j]) === Compare.BIGGER_THAN) {
        indexMin = j;
      }
    }
    if (i !== indexMin) {
      swap(array, i, indexMin);
    }
  }
  return array;
};

插入排序

插入排序每次排一个数组项,以此方式构建最后的排序数组。假定第一项已经排序,接着,它和第二项进行比较——第二项是应该待在原位还是插到第一项之前呢?这样,头两项就已正确排序,接着和第三项比较,以此类推

function insertionSort(array, compareFn = defaultCompare) {
  const { length } = array;
  let tmp;
  for (let i = 1; i < length; i++) {
    let j = i;
    tmp = array[i];
    while (j > 0 && compareFn(array[i - 1], tmp) === Compare.BIGGER_THAN) {
      array[j] = array[j - 1];
      j--;
    }
    array[j] = tmp;
  }
  return array;
};
  • 希尔排序
简单插入排序的改进版,优先比较较远距离的元素,也叫缩小增量排序
实现:
先将整个待排序的记录序列分割成为若干子序列分别进行直接插入排序
  1. 选择一个增量序列t1, t2,...,tk,其中 ti > tj,tk = 1
  2. 按增量序列个数 k,对序列进行 k 趟排序
  3. 每趟排序,根据对应的增量 ti,将待排序列分割成若干长度为 m 的子序列,分别对各子表进行直接插入排序。仅增量因子为 1 时,整个序列作为一个表来处理,表长度即为整个序列的长度
function shellSort(arr) {
  var len = arr.length,
      temp,
      gap = 1;
  // 动态定义间隔序列
  while(gap < len /5) {
    gap = gap * 5 + 1;
  }
  for (gap; gap > 0; gap = Math.floor(gap/5)) {
    for (var i = gap; i < len; i++) {
      temp = arr[i];
      for (var j = i - gap; j >= 0 && arr[j] > temp; j -= gap) {
        arr[j + gap] = arr[j];
      }
      arr[j + gap] = temp;
    }
  }
  return arr;
}

归并排序

归并排序是一种分而治之算法。思想是将原始数据切分成较小的数组,直到每个小数组只有一个位置,接着将 小数组归并成较大的数组,直到最后只有一个排序完毕的大数组。

function mergeSort(array, compareFn = defaultCompare) {
  if (array.length > 1) {
    const { length } = array
    const middle = Math.floor(length / 2);
    const left = mergeSort(array.slice(0, middle), compareFn);
    const right = mergeSort(array.slice(middle, length), compareFn);
    array = merge(left, right, compareFn);
  }
  return array;
}
function merge(left, right, compareFn) {
  let i = 0;
  let j = 0;
  const result = [];
  while (i < left.length && j < right.length) {
    if (compareFn(left[i], right[j]) === Compare.LESS_THAN) {
      result.push(left[i++]);
    } else {
      result.push(right[j++]);
    }
  }
  if (i < left.length) {
    result.concat(left.slice(i));
  } else {
    result.concat(right.slice(j));
  }
  return result;
}

快速排序

步骤

  1. 首先,从数组中选择一个值作为主元,即数组中间那个值
  2. 划分:创建两个指针(引用),左边一个指向数组的第一个值,右边指向数组最后一个值。移动左指针,直到我们找到一个比主元大的值,接着移动右指针直到找到一个比主元小的值,然后交换他们,重复这个过程,直到左指针超过了右指针。这个过程将使得比主元小的值都排在主元之前,比主元大的值都排在主元之后
  3. 算法对划分后的小数组(较主元小的值组成的子数组,以及较主元大的值组成的子数组)重复之前的两个步骤,直至数组已经完全排序。
function quicksort(array, compareFn = defaultCompare) {
  return quick(array, 0, array.length - 1, compareFn);
}
相关文章
|
26天前
|
JavaScript 前端开发
js实现数据的双向绑定
js实现数据的双向绑定
26 2
|
16天前
|
JavaScript 算法 前端开发
采招网JS逆向:基于AES解密网络数据
采招网JS逆向:基于AES解密网络数据
32 0
|
13天前
|
JavaScript 算法 前端开发
JS算法必备之String常用操作方法
这篇文章详细介绍了JavaScript中字符串的基本操作,包括创建字符串、访问特定字符、字符串的拼接、位置查找、大小写转换、模式匹配、以及字符串的迭代和格式化等方法。
JS算法必备之String常用操作方法
|
13天前
|
JavaScript 算法 前端开发
JS算法必备之Array常用操作方法
这篇文章详细介绍了JavaScript中数组的创建、检测、转换、排序、操作方法以及迭代方法等,提供了数组操作的全面指南。
JS算法必备之Array常用操作方法
|
19天前
|
JSON JavaScript 数据格式
js实现更新数据
js实现更新数据
29 1
|
22天前
|
JavaScript 算法 前端开发
"揭秘Vue.js的高效渲染秘诀:深度解析Diff算法如何让前端开发快人一步"
【8月更文挑战第20天】Vue.js是一款备受欢迎的前端框架,以其声明式的响应式数据绑定和组件化开发著称。在Vue中,Diff算法是核心之一,它高效计算虚拟DOM更新时所需的最小实际DOM变更,确保界面快速准确更新。算法通过比较新旧虚拟DOM树的同层级节点,递归检查子节点,并利用`key`属性优化列表更新。虽然存在局限性,如难以处理跨层级节点移动,但Diff算法仍是Vue高效更新机制的关键,帮助开发者构建高性能Web应用。
36 1
|
23天前
|
算法
【初阶数据结构】复杂度算法题篇
该方法基于如下的事实:当我们将数组的元素向右移动 k 次后,尾部 kmodn 个元素会移动至数组头部,其余元素向后移动 kmodn 个位置。
|
25天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
【人工智能】线性回归模型:数据结构、算法详解与人工智能应用,附代码实现
线性回归是一种预测性建模技术,它研究的是因变量(目标)和自变量(特征)之间的关系。这种关系可以表示为一个线性方程,其中因变量是自变量的线性组合。
37 2
|
28天前
|
前端开发 JavaScript 安全
JavaScript——数字超过精度导致数据有误
JavaScript——数字超过精度导致数据有误
26 2
|
28天前
|
JavaScript 前端开发
JavaScript中通过按回车键进行数据的录入
这篇文章提供了一个JavaScript示例代码,演示了如何通过监听回车键(keyCode为13)在网页上实现数据的录入和触发一个警告框提示"正在登录验证......"。
JavaScript中通过按回车键进行数据的录入